Управляемые агенты Anthropic: Мой опыт, разбор и честные выводы
Вы помните те времена, когда мы мечтали о роботах, выполняющих всю работу за нас? Компьютеры, которые читают мысли, машины, пишущие письма, программы, которые сами создают шедевры? Отчасти это уже реальность, и искусственный интеллект (ИИ) стремительно ворвался в нашу жизнь. Но вместе с этим возникают и новые вызовы, новые ограничения, и, признаюсь, порой – новые разочарования.
Буквально несколько дней назад мир облетела новость: Claude, один из самых мощных ИИ-ассистентов, больше не позволяет использовать свою подписку сторонними сервисами, такими как OpenClaw. Это ощутимо ударило по карманам тех, кто привык экономить, полагаясь на более доступные инструменты. А затем, словно стук в дверь, Anthropic объявляет о модели, которая настолько опасна, что ее не выпускают на волю – и это при том, что она якобы превосходит Opus 4.6. И вот, сегодня они выпускают “управляемых агентов” (managed agents) с громким заголовком: “Добейтесь производства в 10 раз быстрее!”
Потратив последние три часа на их тестирование, должен признаться: я немного разочарован. Когда такие новости появляются после ограничений и заявлений об “опасных” моделях, кажется, что Anthropic действительно пытается бросить вызов OpenClaw. Но на самом деле, это больше похоже на “Мы позволяем вам разместить вашего агента в нашем облаке, в нашей инфраструктуре, так что вам не придется тратить время на его настройку”. Раньше работа над производственным агентом означала месяцы инфраструктурных работ. Теперь же управляемые агенты берут это на себя. Вы просто определяете задачу, инструменты и “охранные рейки” для своего агента, а они создают этот “песочницу” в облаке, где все это будет работать. Вот почему они и говорят о “10-кратном ускорении”.
Личный опыт: Первые шаги с управляемыми агентами
Я, как человек, который уже более 20 лет работает в сфере бизнес-анализа и автоматизации, был полон ожиданий от этих новых инструментов. Мой интерес к ИИ-агентам возник не просто так. Я видел их потенциал для оптимизации бизнес-процессов, автоматизации рутинных задач и повышения производительности. Поэтому я приступил к тестированию управляемых агентов Anthropic с большим энтузиазмом, ожидая найти “серебряную пулю”, которая позволит вывести мою работу на новый уровень.
От идеи к агенту: Как это работает?
Вход в облачную консоль Claude прост. В разделе “Managed Agents” можно сразу перейти к делу, выбрав один из готовых шаблонов или описав желаемого агента в диалоговом окне.
Отмечу сразу: для старта даже не нужна подписка Claude Pro! Достаточно API-ключа, который обойдется всего в пять долларов.
Давайте попробуем создать агента, который будет анализировать конкурентов и предлагать идеи для улучшения нашей работы.
После описания задачи, система автоматически предложит заполненный промпт (prompt). Здесь мы видим название, описание, выбранную модель (например, Opus 4.6), системный запрос (system prompt) и еще некоторые настройки, такие как сервер MCP и инструменты. Также есть возможность добавить агенту “навыки” – это действительно удобно!
Можно сразу создать агента или же добавить уточнения. Например, я попросил изменить модель с Sonnet 4.6 на Opus 4.6. Конфигурация моментально изменилась, теперь нажимаем “Create Agent”. Быстро и без заморочек.
Агенты в облаке: Наш личный уголок для ИИ
Если вы уже “живете” в Claude Pro и привыкли к его возможностям, то, возможно, управляемые агенты не покажутся чем-то сверхъестественным. Но мой опыт показал: для тех, кто в основном работает с Claude Chat и никогда не пользовался Claude Pro или другими подобными инструментами, это – значительное улучшение! Вы можете создавать агентов, просто описывая свою цель. Это буквально пять шагов.
Мы закончили первый шаг – создание агента. Теперь нужно создать среду (environment). Это, по сути, ваш “облачный контейнер” от Anthropic, куда уже установлены нужные пакеты. Мы даем агенту его собственный маленький компьютер в вебе.
Нажимаем “Next”, и вот оно: “Configure Environment”. Среда – это образец облачного контейнера, который определяет правила сети и возможности вашего агента. У меня три настроенных среды, но для демонстрации создаю новую.
Я выбрал “Unrestricted” для сетевого доступа, и вот, среда создается мгновенно. Мы ничего не делали, просто нажали кнопку. Остается нажать “Start Session”.
Расширяем горизонты: Подключение к вашим инструментам
Сессия активна! Но прежде чем тестировать, нужно подключить ClickUp. Вот где начинается самое интересное. Все, что нужно сделать – пройти процесс авторизации, похожий на OAuth. Это использует серверы MCP, что делает процесс еще проще.
Если вы никогда не создавали агентов и работаете только с Claude Chat, то думать об API-ключах или доступах может быть страшно. Но здесь все так же просто, как войти в свою учетную запись. Данные хранятся в вашем хранилище (vault), которое можно распространять между членами команды. Я создал одно под названием “test vault” для этой демонстрации.
Если нужно создать новое хранилище для хранения учетных данных ClickUp, это не проблема. Система запросит авторизацию, и вы можете выбрать между токеном доступа или OAuth-данными. Или просто пройти стандартный процесс входа.
Выбираем наш рабочий пространство ClickUp – и готово! Любой сможет пройти этот процесс и создать своего агента.
Агент знает наше дело? Добавим контекст!
Сессия активна, но… мой агент, кажется, не имеет представления о нашем бизнесе. Как он может дать хороший отчет? Поэтому я добавляю ему немного больше контекста о нашем бизнесе. Это поможет улучшить промпт.
Перехожу на вкладку “Agents”. Вижу, что у меня два промпта для первой версии агента. Но, похоже, он не учел мои замечания. Поэтому я выбираю “Guided Edit” и добавляю системный промпт: “Мы ведем бизнес платформы ИИ-кодирования. Наша цель – помогать людям преобразовывать запросы на естественном языке в программное обеспечение, ИИ-агентов, веб-сайты и т. д. Это важно, чтобы ты мог предоставить мне качественный анализ”.
Теперь, когда промпт обновлен, выходные данные агента должны быть значительно лучше. Запускаем тест.
Шаг за шагом: Видим, как работает агент
Выбираем среду для запуска – “Competitor Intel”. Теперь я могу ввести запрос, например, “Analyze Cloud Code”, и агент начнет работу. Мы можем наблюдать шаг за шагом, что происходит, и сколько времени занимает каждый этап.
Нажав “View Session”, получаем более детальный обзор. Видим процесс, включающий четыре веб-поиска. Это, по сути, те же инструменты, что и в Claude Pro. Агент выполняет задачи, подобные тем, что мы делаем в Bash, Read, GPS, поисках или Fetch. Это, по сути, SDK для агентов Claude Pro, но с приятной оболочкой. Это дает людям, которые, возможно, боятся Claude Pro, более привычный интерфейс. Есть кнопка “Ask Claude”, которая позволяет нам пообщаться с Claude, чтобы понять, как все настроено, или что нужно изменить.
Сколько это стоит? Цена за активность
Пока агент работает, рассмотрим другие разделы. Мы уже видели “Quick Start” с шаблонами и диалоговым интерфейсом. Все эти шаблоны – это, по сути, готовые промпты с подключенными серверами, к которым нужно будет привязать ваши учетные данные.
На вкладке “Agents” я запустил четыре агента. Один использует Opus, другие – Sonnet. Каждый агент работает в отдельной среде. Но заряжается не сама среда, а активные сессии. Пока сессии неактивны, они не стоят денег. Активные сессии стоят 8 центов в час, плюс стоимость токенов, которые использует API.
В разделе “Credential Vault” вы можете хранить и делиться учетными данными. Вот, например, подключение к ClickUp через OAuth.
Эта сессия уже завершилась, стала неактивной. По крайней мере, она длилась около 3 минут, использовала определенное количество токенов. Мы видим каждый шаг, который сделал агент. Вот, например, сводка о Cloud Code: его масштабы, доходы, сильные стороны. Обратите внимание, что этот системный промпт был создан самим Claude, поэтому, вероятно, его нужно будет сделать более конкретным.
Что интересно, этот отчет даже не был отправлен в ClickUp, хотя подключение было установлено. Это означает, что мне, как пользователю, пришлось бы снова вмешиваться и исправлять это.
Мои эксперименты: Что я пробовал?
Я создал агента “Field Monitor”, который следит за событиями в мире техники и отправляет уведомления в мой ClickUp. Вот результат: он собрал информацию за неделю, кластеризовал ее, предоставил источники и успешно отправил уведомления. Настройка заняла около 2 минут.
Еще один агент – “ClickUp Research Agent”. Его задача – проверять очередь исследований в ClickUp, создавать новые задачи, а когда я перемещаю их в статус “To-Do”, агент должен подхватить задачу, провести исследование и оставить комментарий.
Как оказалось, нашим агентам нужен вызов их API, чтобы начать работу. Поэтому это не совсем автоматично и требует дополнительных настроек. Мне пришлось заставить агента проверять ClickUp на наличие задач. Но даже это не позволяет ему автоматически обнаруживать новые задачи. Мне бы хотелось, чтобы агент автоматически подхватывал их, а для этого нужен механизм, который отправлял бы API-вызов к моему агенту.
Я подумал: если Webhooks из ClickUp не работают, возможно, запланированная автоматизация? Например, чтобы агент просыпался каждые 30 минут, проверял задачи. Но оказалось, что агент не может даже самостоятельно “просыпаться” по расписанию.
Почему я разочарован?
Сейчас я расскажу, что именно меня заставило усомниться в будущем этого инструмента.
Именно тогда я понял, что управляемые агенты – это инструмент для конкретного типа пользователей. Лично я, вероятно, никогда их не буду использовать, ведь Claude Pro позволяет мне делать все то же самое, но с большей гибкостью и контролем. Если мне нужен такой же агент, я бы воспользовался Trigger.dev – другим сервисом, который позволяет размещать код в облаке, настраивать расписания и запускать разные скрипты. Это, по моему мнению, гораздо выгоднее.
И это меня удивляет: Anthropic имеет модель, которая, по их словам, настолько хороша, что ее нельзя выпускать, но они не могут добавить базовые функции, такие как запланированные запуски? Это кажется странным. Я мог бы объединить эти инструменты: запланированный триггер в Notion или ClickUp, который отправляет HTTP-запрос к моему управляемому агенту в облаке Anthropic. Но это уже будет чрезмерное усложнение. Зачем, когда можно было бы просто добавить нативный триггер?
Будущее уже близко: Новые функции на горизонте
Но есть и хорошие новости! Anthropic анонсировали несколько новых функций, которые обещают сделать управляемых агентов еще мощнее. Правда, они пока не доступны – нужно подавать заявку на ранний доступ.
- Outcome-based agents (Агенты, управляемые результатом): Эти агенты смогут самостоятельно определять критерии успеха задачи и итерировать, пока не достигнут их. Это похоже на то, что делает Karpthy, но интегрировано в сам процесс создания. Это довольно круто!
- Multi-agent orchestration (Оркестрация нескольких агентов): Один агент сможет вызывать другого агента через инструмент “callable agents”. Координатор будет делегировать подзадачи специализированным агентам. Это реализация “рабочей пчелиной семьи” ИИ, управляемая инфраструктурой Anthropic.
- Persistent memory (Постоянная память): Память, которая будет сохраняться между сессиями. То есть, если агент “просыпается” снова, он не будет “чистым листом”, а будет помнить предыдущие взаимодействия. Это значительно расширит возможности.
Я уже подал заявку на ранний доступ, так что, если мне повезет, сделаем об этом отдельное видео.
CLI: Управление агентами из кода
Еще один интересный аспект – это CLI (Command Line Interface). Он позволяет создавать и использовать управляемых агентов прямо из Claude Pro. Это может быть полезно, если у вас уже есть проект с большим количеством информации о вашем бизнесе. Вы можете создавать фронтенды для своих агентов, потому что система уже понимает их конфигурацию. Также можно делегировать задачи под-агентам, не храня их в самом проекте.
Вот пример: я создал автоматизацию в Claude Pro. Используя CLI Anthropic, я создаю управляемого агента, который может обрабатывать транскрипты YouTube-видео. Он присылает мне резюме и пунктов действий прямо в ClickUp. Это круто, потому что я могу просто вставить транскрипт, отправить API-запрос своему агенту, а он сделает всю работу с ClickUp, пока я буду продолжать писать код.
Кроме того, такой агент может использовать контекст вашего проекта: данные о бизнесе, квартальные цели, текущие проекты. Это делает системный промпт агента более точным и адаптированным.
Важно быть осторожным с учетными данными, когда вы работаете с CLI в Claude Pro. Система может попытаться передать API-ключи в системном промпте, в то время как среда управляемых агентов по умолчанию использует серверы MCP. Это означает, что ваши ключи могут быть доступны другим.
Как я изучаю новое? Собственный опыт!
Лучший способ изучить что-то новое – это создать собственный проект. Я создал проект в Claude Pro, где попросил его написать подробный гайд об управляемых агентах Anthropic. Далее я попросил его провести исследование и сравнить их с Trigger.dev, а также с автоматизациями в десктопе Claude Pro. “Какой стек выбрать для достижения таких-то целей?” – вот мой вопрос. Потому что всегда важно не то, какой инструмент лучший, а какой – лучший для вашей конкретной задачи. Это самый здоровый подход к созданию автоматизаций и агентов.
И вот, наконец, наш агент “YouTube Transcript Analyzer” создан. Система создала гораздо более мощный системный промпт, чем в шаблонах “Quick Start”.
Сравнение: Управляемые агенты против мира
Сравним управляемых агентов с Agent SDK + Trigger.dev или OpenClaw. Есть несколько вещей, которые мне нравятся в OpenClaw, и почему я продолжаю его использовать. Во-первых, это “heartbeats” – возможность запускать задачи по расписанию (каждые 5 минут, 30 минут). Это создает ощущение постоянно активного помощника. Во-вторых, возможность взаимодействовать с ним через Telegram – это очень удобно. Именно этих функций, по моему мнению, не хватает Claude Pro, чтобы стать абсолютным лидером.
Да, в десктопной версии Claude Pro есть запланированные задачи, но это не то же самое, что “heartbeat” – постоянная проверка состояния каждые 5 минут. Поэтому я, как и раньше, предпочитаю использовать Claude Pro для создания агента через Agent SDK, а затем запускаю его каждые 5 минут через Trigger.dev.
Так кто же должен это использовать?
- Для новичков: Если вы только начинаете свой путь в мире ИИ-агентов, управляемые агенты – отличный выбор. Никакой инфраструктуры, минимум хлопот с API-ключами.
- Для опытных: Если вы уже строили более сложные системы, возможно, ценность управляемых агентов будет не столь очевидной.
Я подготовил подробное сравнение и анализ ценности управляемых агентов, которое будет доступно в моем бесплатном сообществе Skool. Ссылка – в описании под видео.
Благодарю, что досмотрели до конца! Если вы узнали что-то новое, пожалуйста, поставьте лайк. Это очень поможет моему каналу. До встречи в следующем видео!
